Early hyperlipidemia triggers metabolomic reprogramming with increased SAH, increased acetyl-CoA-cholesterol synthesis, and decreased glycolysis
Notice bibliographique
Résumé
To identify metabolomic reprogramming in early hyperlipidemia, unbiased metabolome was screened in four tissues from ApoE−/− mice fed with high fat diet (HFD) for 3 weeks. 30, 122, 67, and 97 metabolites in the aorta, heart, liver, and plasma, respectively, were upregulated. 9 upregulated metabolites were uremic toxins, and 13 metabolites, including palmitate, promoted a trained immunity with increased syntheses of acetyl-CoA and cholesterol, increased S-adenosylhomocysteine (SAH) and hypomethylation and decreased glycolysis. The cross-omics analysis found upregulation of 11 metabolite synthetases in ApoE‾/‾ aorta, which promote ROS, cholesterol biosynthesis, and inflammation. Statistical correlation of 12 upregulated metabolites with 37 gene upregulations in ApoE‾/‾ aorta indicated 9 upregulated new metabolites to be proatherogenic. Antioxidant transcription factor NRF2−/− transcriptome analysis indicated that NRF2 suppresses trained immunity-metabolomic reprogramming. Our results have provided novel insights on metabolomic reprogramming in multiple tissues in early hyperlipidemia oriented toward three co-existed new types of trained immunity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».